Nonequilibrium dynamics in a noise-induced predator–prey model
Notice bibliographique
Résumé
Understanding the dynamics of predator–prey systems in the presence of different environmental variability is crucial in ecology for forecasting population behaviour and ensuring ecosystem sustainability . It is a challenging aspect of studying spatio-temporal dynamics in the presence of environmental variability. We provide a noise-induced spatio-temporal predator–prey model to explore how temporal variability and spatial heterogeneity affect population dynamics. The multiplicative stochastic fluctuations in space and time are considered in the prey’s growth rate and predator’s death rate to capture the demographic noise in the ecosystem. We first examine the deterministic models by finding crucial parameters that influence the stability and dynamics of predator and prey populations, following their impact on spatio-temporal pattern formation. Using analytical tools and numerical simulations, we illuminate the mechanisms behind the observed dynamics and highlight the significance of demographic noise in generating ecological patterns. The numerical simulations show that the temporal variability introduced by noise leads to oscillations in population densities and alters the stability of the predator–prey system. Special attention is given to the spatio-temporal system when it fails to produce Turing patterns without noise, and the results show that linear demographic change can cause complex behaviours, such as self-organization, irregular oscillations, and nonequilibrium dynamics. Nevertheless, these findings broadly affect various ecological phenomena, including population persistence, species coexistence , long transients, and ecosystem resilience to demographic perturbations.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».